Mengimpor kumpulan file RAG

Contoh ini menunjukkan cara mengimpor file RAG dari lokasi penyimpanan.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

• RAG Engine API
• Menggunakan database Weaviate dengan Vertex AI RAG Engine
• Menggunakan Vertex AI Feature Store di Vertex AI RAG Engine
• Menggunakan Vertex AI Vector Search dengan Vertex AI RAG Engine

Contoh kode

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# corpus_name = "projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# paths = ["https://drive.google.com/file/123", "gs://my_bucket/my_files_dir"]  # Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

response = rag.import_files(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
    max_embedding_requests_per_min=900,  # Optional
)
print(f"Imported {response.imported_rag_files_count} files.")
# Example response:
# Imported 2 files.

Langkah selanjutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.